（10.1）数据类型

在计算机编程中，数据类型是用来定义变量或表达式可以存储的数据的属性。在Python中，常见的数据类型包括以下几种：

1. 整数（int）：表示整数值，例如1、2、-3等。
2. 浮点数（float）：表示带有小数点的数值，例如3.14、-0.5等。
3. 字符串（str）：表示文本数据，用引号（单引号或双引号）括起来，例如"Hello"、'World'等。
4. 布尔值（bool）：表示真（True）或假（False）的值，用于逻辑判断。
5. 列表（list）：表示一组有序的元素，用方括号括起来，元素之间用逗号分隔，例如[1, 2, 3]。
6. 元组（tuple）：类似于列表，但是元素不可修改，用圆括号括起来，例如(1, 2, 3)。
7. 字典（dict）：表示键值对的集合，用花括号括起来，每个键值对之间用冒号分隔，例如{"name": "Alice", "age": 20}。
8. 集合（set）：表示一组互不相同的元素，用花括号括起来，元素之间用逗号分隔，例如{1, 2, 3}。

这些是Python中常见的数据类型，每种数据类型都有其特定的用途和操作。你可以根据需要选择合适的数据类型来存储和处理数据。

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bartender10.1

Bartender 10.1是一种流行的饮品调制软件，主要用于设计和打印酒吧、餐厅、俱乐部等场所所需的菜单、饮品列表和贵宾卡等。该软件具有易使用的界面和多种模板选项，让用户能够轻松地自定义和调整饮品菜单的样式和布局。除此之外，Bartender 10.1还可以与Excel、Access等其他程序和数据库进行整合，使得用户能够方便地进行数据输入和管理。此外，该软件还支持多种打印机类型和标签格式，可以让用户根据自身需要进行定制和打印。总的来说，Bartender 10.1是一种高效、方便的饮品调制软件，能够大大提高餐厅或酒吧的工作效率和服务质量，是业内人士非常推崇的软件之一。

pandas改变一列的数据类型

要改变一个列的数据类型，可以使用 `pandas` 中的 `astype()` 方法。下面是一个示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [10.1, 11.2, 12.3, 13.4, 14.5], 'C': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看原始数据类型
print(df.dtypes)

# 将列'B'的数据类型改为整数
df['B'] = df['B'].astype(int)

# 查看修改后的数据类型
print(df.dtypes)

上述代码中，`df['B'].astype(int)` 表示将列 `'B'` 的数据类型转换为整数类型。执行后，输出结果为：

A      int64
B    float64
C     object
dtype: object

A     int64
B     int64
C    object
dtype: object

即原先列 `'B'` 的数据类型为浮点数，经过转换后变为整数类型。你可以通过 `dtypes` 属性来查看 DataFrame 中每列的数据类型。